基于SDN的卫星网络多控制器部署方法研究

发布时间：2021-10-11 15:37

　　针对传统卫星网络协议的异构性、网络配置不灵活、不能提供细粒度服务等问题,本文基于SDN的卫星网络架构,提出了一种改进的NSGA-II的多目标控制器初始化部署算法,以实现卫星网络的灵活控制。该方法在SDN卫星网络的架构基础上以低时延和负载均衡为优化目标,通过矩阵的形式对个体进行编码,同时提出行交叉和列交叉以及行变异和列变异操作,通过不断迭代进化,得出最优的控制器部署方案。实验证明,与传统的贪心算法以及随机算法相比,所提出的算法能够降低控制器和交换机之间的网络时延,同时使各控制器的负载保持均衡。 

【文章来源】：计算机仿真. 2020,37(04)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

基于SDN的卫星网络架构

3.2 改进的NSGA-II控制器初始化部署算法现有的求解多目标优化问题的算法中非支配排序遗传算法(Non-dominatedSorting Genetic Algorithm II, NSGA-II)[15,16]具有结构简单算法效率高的优点,是目前主流的多目标优化算法之一。本文在卫星网络控制器部署方法中所提出的改进的NSGAII算法是基于NSGAII算法在个体评价中加入行交叉、列交叉以及行变异、列变异从而进行多目标优化得到控制器与交换机间的相对的部署位置。算法的具体流程如图2所示。

本文采用随机部署算法和贪心算法与本文所提的算法进行对比仿真,并对实验结果中的控制链路平均时延、控制器负载均衡指标进行对比分析。如图3所示,比较三种算法的控制器与交换机间控制链路的平均时延与控制器个数之间的关系,实验采用多次仿真取最优值的方法。从总体上可以发现,随着控制器数量的增加,三种算法的平均时延都呈下降趋势且时延降低幅度随着控制器部署的数量逐渐减小,说明通过增加控制器数量可以降低控制器的平均时延,与贪心算法和随机算法相比,在拥有相同控制器个数时,本文算法的平均时延最小,贪心算法呈现不均匀变化,随机算法由于是随机选择控制器部署节点故其控制链路平均时延最差。

【参考文献】：
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本文编号：3430796